基于代謝組學的水產(chǎn)品物流相關技術研究.pdf

1、上海海洋大學博士學位論文 I 基于代謝組學的水產(chǎn)品物流相關技術研究 摘 要 本文將代謝組學技術成功應用于水產(chǎn)品物流儲運相關研究中。對于靶向代謝組學，本文將其應用于典型海洋貝類生物-扇貝的半無水活體保藏條件優(yōu)化中。而對于非靶向代謝組學， 本文將其應用于經(jīng)過 MS-222 麻醉運輸?shù)啮a魚復蘇時間不足的判別方法的建立上。本研究將代謝組學技術這種新穎的研究方法的應用擴展到了水產(chǎn)品物流儲運這個傳統(tǒng)研究領域。使得代謝組學技術在應用上有了新的思路，

2、同時對水產(chǎn)品物流儲運相關研究中常被忽視的方面帶來了更加深入和細節(jié)的視角。本研究的主要內容包括以下 5 個部分： 1. 典型貝類海洋生物活體貯藏過程生存能力和能量貯備物質的研究 目標： 為了探究半無水活體儲藏過程中扇貝的存活能力， 探明扇貝的半無水活體保藏在實際的商用條件下能夠在經(jīng)濟上可接受的保藏時間，為下一步的靶向代謝組學研究的試驗設計提供了參考。同時對于扇貝在半無水活體保藏的條件下其生理情況的變化，特別是呼吸作用和能量儲備方面，進行了

3、初步探索。 方法： 本研究對扇貝在 5℃下半無水保藏進行了一系列天數(shù)的實驗， 直至其半數(shù)致死時間， 對保藏過程中扇貝的存活曲線進行了測定。 對用于測定生存率的樣品，隨機抽取其中的部分個體， 測定了數(shù)個生化指標， 包括糖原水平， 乳酸水平和蛋白質水平 結果： 經(jīng)過每日的存活率檢測， 繪制了其存活曲線。 其中 10%致死時間作為商業(yè)可接受到保藏時間， 經(jīng)測定為 3 天。 而半數(shù)致死時間作為實驗終止的時間， 經(jīng)測定為 6 天。保藏過程中，扇貝

4、的糖原水平在每個時間點上相互之間沒有統(tǒng)計學顯著性差異。 每日檢測的扇貝乳酸水平， 第一天的乳酸水平相對其實和第二天， 其暫時性上升有著統(tǒng)計學顯著性。每日的蛋白質水平?jīng)]有統(tǒng)計學顯著性差異。 結論： 扇貝在半無水儲藏條件下的生存能力優(yōu)秀。 糖原水平的維持可能是因為糖原異生作用作用的加強。乳酸水平的暫時升高表明了扇貝在逆向環(huán)境應激的初始時間點上， 其無氧呼吸的代謝模式發(fā)生了從乳酸通路到琥珀酸通路的切換。 然而常規(guī)的生化指標檢測只能提供非常有限

5、的信息，需要引入下一章節(jié)中的靶向代謝組學方法。 上海海洋大學博士學位論文 III 以及腎功能相關的血肌酐水平，由自動生化分析儀進行測定。 結果： 所有的血漿樣品中 MS-222 的殘留量均低于檢測限。 對血漿生化指標經(jīng)過單因素方差分析后，結果為，麻醉運輸并復蘇 6 小時的鯽魚相比不麻醉進行運輸?shù)慕M中總蛋白的含量有統(tǒng)計學顯著意義的降低；麻醉運輸并復蘇 6 小時的鯽魚與其他兩組相比較， 其血肌酐水平有統(tǒng)計學顯著的升高。 其他數(shù)據(jù)之間無統(tǒng)計學

6、顯著的差異。 結論：MS-222 在清水復蘇的環(huán)境下的清除時間遠遠短于法規(guī)所要求的復蘇時間， MS-222 殘留量無法用于復蘇時間不足的判別。 肌酐含量的變化意味著 MS-222會造成可逆的腎功能損害。 4. 基于非靶向代謝組學技術分析典型水生脊椎動物麻醉生理代謝特性的研究 目標： 為了不依靠 MS-222 的殘留量來判別復蘇時間， 基于代謝組學結合支持向量機機器學習方法的判別模型。 為了減輕支持向量機模型的固有缺陷， 特征選擇步驟被用

7、來降低計算負擔，并且開發(fā)和實現(xiàn)了一種直觀呈現(xiàn)分類模型拓撲結構的可視化算法。 方法：基于硅烷化衍生化的氣相色譜-質譜聯(lián)用，親水作用力高效液相色譜-質譜聯(lián)用和反相高效液相色譜-質譜聯(lián)用被選用于化學分析。三者的數(shù)據(jù)在處理后合并以輸入至機器模型的訓練中。 隨機森林方法被用于特征選擇。 交叉驗證和測試集樣品被用于模型判別性能的驗證。自組織投射被用戶模型的可視化。recursive feature elimination 算法用于潛在生物標記物的篩

8、選， 并根據(jù)篩選出的生物標記物進行通路分析。 結果： 從色-質譜聯(lián)用數(shù)據(jù)中共挖掘出 1971 個特征變量， 再經(jīng)過特征選擇后維度數(shù)量減少到 135 個。經(jīng)過 grid search 方法訓練和優(yōu)化的非線性支持向量機模型其 C 和 γ 值分別為 0.1574901 和 0.003100393， 其中支持向量數(shù)量為 37。 15 個測試樣品的分類準確率達到 100%。 成功實現(xiàn)的可視化算法使支持向量機的拓撲結構能夠被直接觀察到。篩選并鑒定出